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  • Source: Bioresource Technology. Unidade: FFCLRP

    Subjects: DORMÊNCIA (BIOLOGIA), BACTÉRIAS, METABOLISMO, ÁCIDOS, FERMENTAÇÃO ÁCIDA, ALIMENTOS

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    • ABNT

      SHANGGUAN, Yiran et al. High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification. Bioresource Technology, v. 422, p. 1-10, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132221. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Shangguan, Y., Yang, D., Liang, Z., Rao, L., & Liao, X. (2025). High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification. Bioresource Technology, 422, 1-10. doi:10.1016/j.biortech.2025.132221
    • NLM

      Shangguan Y, Yang D, Liang Z, Rao L, Liao X. High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification [Internet]. Bioresource Technology. 2025 ; 422 1-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132221
    • Vancouver

      Shangguan Y, Yang D, Liang Z, Rao L, Liao X. High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification [Internet]. Bioresource Technology. 2025 ; 422 1-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132221
  • Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDE NERVOSA, COMA, ELETROENCEFALOGRAFIA, MONITORAMENTO, CÉREBRO

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    • ABNT

      NASCIMENTO JUNIOR, Odelmo O. et al. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2025
    • APA

      Nascimento Junior, O. O., Assis, D. L. C., Destro Filho, J. B., Liang, Z., & Carneiro, M. G. (2025). Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_16
    • NLM

      Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16
    • Vancouver

      Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16
  • Source: IEEE Transactions on Network Science and Engineering. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, v. 11, n. 2, p. 1799-1809, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Valejo, A. D. B., Althoff, P. E., Faleiros, T. de P., Rocha Filho, G. P., Yu-Tao, Z., Jianglong, Y., et al. (2024). Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 11( 2), 1799-1809. doi:10.1109/TNSE.2023.3331655
    • NLM

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
    • Vancouver

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
  • Source: Food Chemistry. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ESTERILIZAÇÃO DE ALIMENTOS, POLIFENÓIS, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      TIAN, Xuezhi et al. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase. Food Chemistry, v. 457, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Tian, X., Lv, Y., Liang, Z., Wang, Y., & Liao, X. (2024). Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase. Food Chemistry, 457, 1-10. doi:10.1016/j.foodchem.2024.140118
    • NLM

      Tian X, Lv Y, Liang Z, Wang Y, Liao X. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase [Internet]. Food Chemistry. 2024 ; 457 1-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118
    • Vancouver

      Tian X, Lv Y, Liang Z, Wang Y, Liao X. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase [Internet]. Food Chemistry. 2024 ; 457 1-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP

    Subjects: NEOPLASIAS BUCAIS, REDES COMPLEXAS, SÉRIES DE FOURIER, BIOMARCADORES

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    • ABNT

      LIMA FILHO, Ricardo B et al. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Lima Filho, R. B., Fernandes, J. M., Ji, D., Liang, Z., Sabino-Silva, R., & Carneiro, M. G. (2024). High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650557
    • NLM

      Lima Filho RB, Fernandes JM, Ji D, Liang Z, Sabino-Silva R, Carneiro MG. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557
    • Vancouver

      Lima Filho RB, Fernandes JM, Ji D, Liang Z, Sabino-Silva R, Carneiro MG. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557
  • Source: Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. Unidade: FFCLRP

    Subjects: BACTÉRIAS, ALIMENTOS FERMENTADOS, MICROBIOLOGIA DE ALIMENTOS, LEGUMES, LEVEDURAS

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    • ABNT

      XU, Jinge et al. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, v. 23, n. 3, p. 1-38, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Xu, J., Peng, S., Xiong, Y., Zheng, Z., Liu, M., Xu, J., et al. (2024). A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 23( 3), 1-38. doi:10.1111/1541-4337.13362
    • NLM

      Xu J, Peng S, Xiong Y, Zheng Z, Liu M, Xu J, Chen W, Liu M, Kong J, Wang C, Wang Y, Rao L, Liang Z, Liao X. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation [Internet]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2024 ; 23( 3): 1-38.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362
    • Vancouver

      Xu J, Peng S, Xiong Y, Zheng Z, Liu M, Xu J, Chen W, Liu M, Kong J, Wang C, Wang Y, Rao L, Liang Z, Liao X. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation [Internet]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2024 ; 23( 3): 1-38.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS

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    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho e DONGHONG, Ji e LIANG, Zhao. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Martins, L. V. de C., Donghong, J., & Liang, Z. (2024). Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
    • NLM

      Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
    • Vancouver

      Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: TRANSTORNOS DE APRENDIZAGEM, MATEMÁTICA, PSICOMETRIA, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      AUGUSTO, Patricia Bruniero Franciscato. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Augusto, P. B. F. (2024). Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/
    • NLM

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/
    • Vancouver

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/
  • Source: Chaos, Solitons & Fractals. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      WU, Kai et al. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, v. 182, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Wu, K., Tang, M., Liu, Z., Ren, H., & Liang, Z. (2024). Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, 182, 1-12. doi:10.1016/j.chaos.2024.114801
    • NLM

      Wu K, Tang M, Liu Z, Ren H, Liang Z. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks [Internet]. Chaos, Solitons & Fractals. 2024 ; 182 1-12.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801
    • Vancouver

      Wu K, Tang M, Liu Z, Ren H, Liang Z. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks [Internet]. Chaos, Solitons & Fractals. 2024 ; 182 1-12.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801
  • Source: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, LINGUAGEM DE MÁQUINA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LIU, Jiang et al. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 36, n. 11, p. 6397-6409, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Liu, J., Fei, H., Li, F., Li, J., Li, B., Liang, Z., et al. (2024). TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36( 11), 6397-6409. doi:10.1109/TKDE.2024.3389650
    • NLM

      Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650
    • Vancouver

      Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro et al. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
    • NLM

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
    • Vancouver

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SAIRE, Josimar Edinson Chire e LIANG, Zhao. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Saire, J. E. C., & Liang, Z. (2023). Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
    • NLM

      Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
    • Vancouver

      Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
  • Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PATOLOGIA CLÍNICA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho et al. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Martins, L. V. de C., Bueno, A. P., Defelicibus, A., Drummond, R. D., Valieris, R., Yu-Tao, Z., et al. (2023). WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3617023.3617038
    • NLM

      Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038
    • Vancouver

      Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038
  • Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, SISTEMA BINÁRIO, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROGNÓSTICO, COMA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CARNEIRO, Murillo Guimarães et al. High-level classification for EEG analysis. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. p. 1-8. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Carneiro, M. G., Ramos, C. D., Destro Filho, J. B., Zhu, Y. -tao, Ji, D., & Liang, Z. (2023). High-level classification for EEG analysis. In (p. 1-8). Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
    • NLM

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
    • Vancouver

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
  • Source: Journal of Computational Science. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, COVID-19

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      JIANGLONG, Yan et al. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, v. 66, n. Ja 2023, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Jianglong, Y., Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Weiguang, L., Gen, L., Qiusheng, Z., & Liang, Z. (2023). Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, 66( Ja 2023), 1-13. doi:10.1016/j.jocs.2022.101912
    • NLM

      Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
    • Vancouver

      Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
  • Source: PLoS ONE. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      WEIGUANG, Liu et al. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLoS ONE, v. 18, n. 9, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Weiguang, L., Rodrigues, R. D., Jianglong, Y., Yu-Tao, Z., Pereira, E. J. de F., Gen, L., et al. (2023). Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLoS ONE, 18( 9), 1-26. doi:10.1371/ journal.pone.0290968
    • NLM

      Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLoS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
    • Vancouver

      Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLoS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, COMPUTAÇÃO APLICADA, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, NEUROCIÊNCIAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      PAULA, Paulo Henrique Lima de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Paula, P. H. L. de. (2022). Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
    • NLM

      Paula PHL de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
    • Vancouver

      Paula PHL de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
  • Source: Physical Review E. Unidade: FFCLRP

    Subjects: AMPLIFICADORES ÓPTICOS, SISTEMAS NÃO LINEARES, TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LIANG, Xiaoming et al. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, v. 106, n. 6, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Liang, X., Hua, L., Zhang, X., & Liang, Z. (2022). Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, 106( 6). doi:10.1103/PhysRevE.106.064306
    • NLM

      Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306
    • Vancouver

      Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306
  • Source: Machine Learning. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de e STELZER, Florian e LIANG, Zhao. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, v. 111, n. 8, p. 2885-2904, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2022). Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, 111( 8), 2885-2904. doi:10.1007/s10994-022-06135-6
    • NLM

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
    • Vancouver

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
  • Source: Symmetry. Unidade: FFCLRP

    Subjects: INTERNET, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROCESSAMENTO DE DADOS, ALGORITMOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PAN, Heng et al. MDS2-C3PF: a medical data sharing scheme with cloud-chain cooperation and policy fusion in IoT. Symmetry, v. 14, n. 12, p. 1-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/sym14122479. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Pan, H., Zhang, Y., Si, X., Yao, Z., & Liang, Z. (2022). MDS2-C3PF: a medical data sharing scheme with cloud-chain cooperation and policy fusion in IoT. Symmetry, 14( 12), 1-21. doi:10.3390/sym14122479
    • NLM

      Pan H, Zhang Y, Si X, Yao Z, Liang Z. MDS2-C3PF: a medical data sharing scheme with cloud-chain cooperation and policy fusion in IoT [Internet]. Symmetry. 2022 ; 14( 12): 1-21.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/sym14122479
    • Vancouver

      Pan H, Zhang Y, Si X, Yao Z, Liang Z. MDS2-C3PF: a medical data sharing scheme with cloud-chain cooperation and policy fusion in IoT [Internet]. Symmetry. 2022 ; 14( 12): 1-21.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/sym14122479

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